Cómo la AI puede transformar la integración de datos

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Cómo la AI puede transformar la integración de datos

 

Echemos un vistazo a lo que supone crear una base para la inteligencia artificial en toda la empresa y cómo la inteligencia artificial y el machine learning pueden transformar permanentemente la integración de datos.

El mundo de la integración de datos lleva años cambiando. Especialmente a la luz de un mayor número de empleados teletrabajando, las empresas necesitan ahora más que nunca acceso en tiempo real a sus datos. Con la inteligencia artificial, las organizaciones pueden analizar de forma más eficiente grandes conjuntos de información y compartir sus análisis en toda la empresa. 

La inteligencia artificial y el machine learning  están haciendo mas viable para las empresas la creación de plataformas para la integración de datos que reduzcan el tiempo necesario para tomar decisiones organizativas basadas en datos. Con estas plataformas, las empresas también pueden hacer un mejor trabajo para proteger los datos sensibles de los usuarios de las violaciones perpetradas por malos actores. La inteligencia artificial y el machine learning  también facilitan a las empresas el cumplimiento de importantes normativas sobre privacidad y uso de datos, como el GDPR y la HIPAA. 

Para maximizar el potencial de la inteligencia artificial y el machine learning para analizar muchos datos a la vez, las empresas deben aprovechar sus capacidades de inteligencia de datos para crear y ampliar sus plataformas de integración de datos. Echemos un vistazo a lo que supone la creación de una base para la inteligencia de datos en toda la empresa y cómo la inteligencia artificial y el machine learning pueden transformar permanentemente la integración de datos.Especialmente a la luz de un mayor número de empleados en todo el mundo que trabajan de forma remota, las empresas necesitan acceso en tiempo real a sus datos ahora más que nunca. Con la inteligencia artificial, las organizaciones pueden analizar de forma más eficiente grandes conjuntos de información y compartir sus análisis en toda la empresa. 

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están haciendo mas viable para las empresas la creación de plataformas de integración de datos que reduzcan el tiempo necesario para tomar decisiones organizativas basadas en datos. Con estas plataformas, las empresas también pueden hacer un mejor trabajo de protección de los datos sensibles de los usuarios contra las violaciones perpetradas por malos actores. La inteligencia artificial y el machine learning también facilitan a las empresas el cumplimiento de importantes normativas sobre privacidad y uso de datos, como el GDPR y la HIPAA. 

Para maximizar el potencial de la inteligencia artificial y el machine learning para analizar muchos datos a la vez, las empresas deben aprovechar sus capacidades de inteligencia de datos para construir y ampliar sus plataformas de integración de datos. Echemos un vistazo a lo que se necesita para crear una base para la inteligencia de datos en toda la empresa y cómo la inteligencia artificial  y el machine learning pueden transformar permanentemente la integración de datos.

La inteligencia artificial mejora la calidad de la información

Se ha demostrado que la inteligencia artificial agiliza el proceso con el que una empresa realiza la secuencia de acciones específicas de un caso de uso para generar valor para los actores empresariales. Sin embargo, esta automatización de los procesos es sólo una de las muchas ventajas que ofrece la inteligencia artificial cuando se trata de utilizar la inteligencia de datos para obtener resultados coherentes y fiables; la inteligencia artificial también puede utilizarse para mejorar la calidad de los datos y resolver los problemas derivados de la calidad de los mismos.

La inteligencia artificial permite a las organizaciones hacer que su consistencia de datos sea más fiable en a la hora de mejorar, en última instancia, sus capacidades de gestión de datos en toda la empresa. Con la inteligencia artificial y el machine learning, las organizaciones pueden responder de forma proactiva a los problemas relacionados con la calidad de sus datos en lugar de reaccionar de forma ad hoc y no estructurada. Una organización podría, por ejemplo, escribir continuamente grandes cantidades de datos en los dispositivos de los usuarios y utilizar la AI para anticipar mejor cuándo los usuarios desconectarían sus dispositivos y se harían vulnerables a los malos actores.

Sólo eso, pero la inteligencia artificial permite a las empresas supervisar también los dispositivos de los usuarios -incluso los que se desconectan- para indicarles cuándo deben dejar de enviar datos a esos dispositivos. Cuantos más dispositivos pueda supervisar el sistema de inteligencia artificial de una empresa, mejor podrá predecir los patrones de uso de los usuarios para anticipar cuándo se desconectarán, saber cuándo debe cesar la transmisión de datos y reducir así los costes generales de reparación. Esta estrategia de monitorización también proporciona a las empresas las protecciones que necesitan para detectar anomalías en el uso de los dispositivos, teniendo en cuenta que las normativas de privacidad de datos les impiden controlar cómo interactúan los usuarios con sus dispositivos.

Mapeo y procesamiento de datos más rápido

Una parte importante de la toma de decisiones basada en datos en tiempo real consiste en mapear los datos de los clientes. Con la inteligencia artificial, las empresas pueden mapear esos datos más rápido que nunca. Un mapeo más rápido de los datos de los clientes acelera la velocidad a la que las organizaciones pueden transformar sus datos y tomar las correspondientes decisiones basadas en datos. 

Herramientas como los sistemas de mapeo de inteligencia artificial permiten a sus usuarios esbozar mapeos complejos de datos de clientes que se basan en algoritmos de machine learning. Estas herramientas habilitadas por la inteligencia artificial  permiten a los líderes empresariales dirigir procesos más precisos con los que pueden mapear los datos de los clientes; incluso los usuarios no técnicos pueden utilizar estas innovadoras herramientas para mapear los datos de los clientes mientras sus colegas de tecnología de la información pueden realizar otras tareas más técnicas.

La inteligencia artificial también puede acelerar el ritmo al que las empresas procesan grandes conjuntos de datos. Los algoritmos de machen learning agilizan el análisis de los datos, incluso cuando ese análisis tiene en cuenta los big data a escala de toda la empresa. Esta mejora en el procesamiento de big data se aplica más comúnmente a las soluciones heredadas, pero también puede utilizarse para analizar soluciones empresariales más modernas, como los mensajes de texto empresariales; el procesamiento de big data mejorado y habilitado por la inteligencia artificial puede utilizarse incluso para crear modelos de datos con la ayuda de algoritmos de ML cuando se aplica a las estructuras internas de big data de una organización.

 

Las técnicas de inteligencia artificial y machine learning  abordan los problemas tradicionales de integración de datos

No hace tanto tiempo que la mayoría de las empresas manejaban sus conjuntos de big data manualmente. Las fuentes modernas de grandes conjuntos de datos suelen proceder del Internet de las cosas (IoT) y del streaming: los grandes volúmenes de datos procedentes de fuentes como éstas, sencillamente, no pueden manejarse con los procesos convencionales de integración de datos. Afortunadamente, la inteligencia artificial que se basa en técnicas de machine learning  puede mejorar el flujo de integración de datos cuando se aplica a fuentes como el IoT y el streaming.

Hay otras ventajas que ofrecen la inteligencia artificial y el machine learning que abordan los problemas habituales de la integración de datos empresariales. Por un lado, la inteligencia artificial y el machine learning permiten reducir el nivel de complejidad de uso al tiempo que facilitan a los profesionales no técnicos la gestión de las tareas de integración de datos sin necesidad de recurrir a la ayuda de otros. Este escenario se traduce en una reducción de los costes de propiedad que la integración de datos puede imponer a los usuarios a los que se les asignan responsabilidades de integración de datos. 

Además, la inteligencia artificial y el machine learning permiten acceder a plantillas de DI relativamente fáciles de usar que procesan datos configurables. Con la ayuda de la inteligencia artificial, estas plantillas de integración de datos son adecuadas para proporcionar un proceso intuitivo, paso a paso, que los profesionales no técnicos pueden seguir para llevar a cabo las responsabilidades de integración de datos.

Conclusión

De cara al futuro, cabe señalar que la inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje automático aumentarán inevitablemente la ya elevada demanda de profesionales de la ingeniería de datos. Las empresas deben prepararse para que sus futuras funciones de ingeniería de datos requieran profesionales que entiendan cómo entrenar modelos de aprendizaje automático para identificar anomalías relacionadas con la calida de los datos en los dispositivos de los clientes y el uso de los datos.

Lo que esto significa es que la función de ingeniería de datos está preparada para convertirse en un puesto de supervisor de máquinas: los ingenieros de datos serán responsables de entrenar a las máquinas y de garantizar que asocien y clasifiquen con precisión los activos que pertenecen a grandes estructuras de datos. Afortunadamente, la inteligencia artificial es capaz de reducir el tiempo dedicado a las tareas manuales de integración de datos para que los ingenieros de datos puedan supervisar mejor sus tareas de clasificación de datos en el contexto del entrenamiento de las máquinas.

Si quieres saber más sobre inteligencia artificial o nuestro programa de consultoría de inteligencia artificial, no dudes en consultarnos.

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